Context
Frontend Architecture Overview
Кейс фокусируется на продуктовой ленте с высоким UX-давлением и жесткими performance-требованиями.
Design Instagram Feed во frontend-system design - это баланс между персонализацией, производительностью и cost-efficiency. Система должна быстро отдавать релевантный контент и при этом сохранять плавный scroll на мобильных устройствах.
Problem & Context
Functional requirements
- Бесконечная лента с cursor-based pagination и быстрой догрузкой карточек.
- Поддержка видео/изображений, лайков, комментариев и сохранений без полной перезагрузки экрана.
- Персонализация порядка постов и комбинирование новых/релевантных элементов.
- Стабильный UX при плохой сети: skeleton, retry и graceful degradation.
Non-functional requirements
- Time to first meaningful feed item < 2s на среднем мобильном устройстве.
- Scroll должен оставаться плавным (без заметных jank/drop frames).
- Экономное потребление трафика и батареи за счет lazy loading и media optimization.
- Устойчивость к всплескам нагрузки при массовых публикациях и пиковых часах.
Scale assumptions
DAU
50M+
Большая доля трафика приходится на мобильные клиенты и короткие сессии.
Feed requests
200k-600k RPS
Пиковая нагрузка выше базовой в 2-3 раза во время regional prime-time.
Media payload
~200KB preview / 1-3MB full
Оптимизация изображений и видео критична для latency и стоимости CDN.
Client memory budget
< 120MB feed screen
Виртуализация списка обязательна для длинных сессий прокрутки.
Related
Caching Strategies
Кэширование - ключевой инструмент ускорения выдачи и снижения стоимости feed-инфраструктуры.
Architecture
Feed BFF
Агрегирует ranking + content + social metadata, отдает компактный DTO, оптимизированный для UI.
Ranking service
Формирует персонализированный порядок постов, возвращает candidate set с score и reason codes.
Media service + CDN
Генерирует многоразмерные превью, управляет cache-control, signed URLs и progressive delivery.
Interaction service
Лайки/комментарии обрабатываются асинхронно с optimistic UI и reconciliation на клиенте.
Deep dives
Pagination и prefetch
Cursor-based pagination исключает пропуски/дубли при изменении ленты. Клиент prefetch-ит следующий batch заранее по scroll threshold.
Render performance
Virtualized list + memoized feed items + media placeholder strategy. Вне viewport карточки не держат тяжелые DOM/media ресурсы.
Optimistic interactions
Лайк обновляется мгновенно локально, затем подтверждается сервером. При конфликте применяется reconciliation policy с понятным UX.
Cache hierarchy
In-memory cache экрана + HTTP cache + CDN edge cache. Ключевая цель - минимизировать cold fetch при возврате пользователя к ленте.
Trade-offs
Сильная персонализация улучшает retention, но усложняет explainability и дебаг пользовательских жалоб.
Aggressive prefetch улучшает плавность, но может заметно увеличить расход трафика на мобильной сети.
Тонкий BFF уменьшает клиентскую сложность, но добавляет критичный серверный слой с высоким blast radius.
Оптимистичные обновления ускоряют UX, но требуют аккуратной обработки rollback при сетевых ошибках.
Связанные главы
Зачем нужна архитектура фронтенда
Общий контекст frontend-архитектурных решений и их влияния на delivery speed.
Caching Strategies
Подходы к multi-layer caching для ускорения выдачи ленты и снижения нагрузки.
Load Balancing Algorithms
Как масштабировать feed API при высоких пиковых RPS и неравномерном трафике.
Observability & Monitoring Design
Метрики scroll latency, feed completeness и error budget для продуктового UX.
Event-Driven Architecture
Асинхронная обработка лайков/комментариев и fan-out обновлений ленты.